工廠人員作業及機台自動化效率改善方案

一、策劃目標

短期目標（3-6個月）

• 人員效率提升：透過資訊管理系統初步優化，使工廠人員任務接收與執行效率提升 20%，減少因資訊不暢或誤解導致的延遲。
• 機台監控：完成核心設備物聯網接入，實現實時運行狀態監控，故障提前預警準確率達 60%。
• 系統整合：初步整合 ERP 與 MES 系統，物料需求與生產排程匹配度提升至 80%，縮短物料等待時間。

中期目標（6-12個月）

• AI流程優化：利用 AI 分析人員作業流程，效率在短期基礎上再提升 30%，操作失誤率降低 30%。
• 機台自動化：透過物聯網與 AI 實現自動化調度，機台自動運行時間占比提升至 60%，提高設備利用率。
• 數據共享：深化 ERP 與 MES 整合，實現生產、質量、庫存數據實時交互，供應鏈協同效率提升 20%。

長期目標（12-18個月）

• 高效作業團隊：人員作業效率提升 50%，失誤率降低 50%以上，打造精準團隊。
• 智能機台管理：機台自動運行時間占比達 80%，降低維護成本，發揮生產潛能。
• 營運績效提升：系統深度融合，生產成本降低 25%，產品交付及時率提升至 95%以上。

二、詳細計劃

（一）第一階段（1-3個月）：基礎架構搭建與系統評估

網路升級與物聯網部署

• 網路優化：聘請專業服務商檢測並擴容網路，投入 20 萬元，確保數據傳輸穩定。
• 物聯網安裝：選用適配機台的傳感器，首批安裝 100 套（每套 3000 元，共 30 萬元），覆蓋電機、控制器等關鍵部位。
• 數據中心：採購服務器與軟件（50 萬元），儲存並管理物聯網數據。

ERP 與 MES 系統梳理

• 評估小組：由 IT 人員與外部顧問（費用 8 萬元）分析系統瓶頸與整合難點。
• 整合計劃：制定模塊優化與數據接口方案，明確關鍵節點與時間表。

（二）第二階段（4-6個月）：系統集成與 AI 引入

ERP 與 MES 系統集成

• 數據接口：開發程序實現訂單與物料數據傳遞（30 萬元）。
• 系統聯調：測試全流程數據流轉，投入人力成本 10 萬元，確保穩定性。

AI 技術應用起步

• AI 軟件：選購分析軟件（40 萬元），針對人員作業與機台數據。
• 數據準備：整理歷史數據建庫（人力成本 5 萬元）。
• 模型訓練：初步建立效率分析與故障預測模型，開始驗證。

（三）第三階段（7-12個月）：深度優化與自動化推進

基於 AI 的作業流程優化

• 流程再造：根據 AI 結果調整工序與任務（專家費用 12 萬元）。
• 模型完善：持續優化 AI 模型（人力成本 15 萬元），提升建議精準度。
• 員工培訓：多輪培訓適應新流程（10 萬元）。

機台自動化擴展

• 維護升級：針對預測結果更換部件（80 萬元）。
• 自動調度：開發模塊實現任務自動分配（60 萬元）。
• 效果監測：技術人員調整策略（人力成本 8 萬元）。

（四）第四階段（13-18個月）：全面提升與持續改進

人員作業效率鞏固與提升

• 獎勵機制：設立 20 萬元/年 基金表彰優秀員工。
• 員工建議：鼓勵改進提案並獎勵。
• 持續優化：利用 AI 挖掘隱性問題。

機台自動化與系統融合深化

• 系統升級：引入智能算法（100 萬元）。
• 數據融合：打通全流程數據壁壘（150 萬元）。
• 持續改進：定期評估並調整策略。

三、所需資源與預算（新台幣）

人力資源

• 網路工程師：2 名，月薪 10 萬元。
• IT 人員：8 名，月增成本 15 萬元。
• 外聘專家：5 名，總費用 30 萬元。
• 培訓講師：總費用 20 萬元。

硬件資源

• 網路與物聯網：100 萬元。
• 服務器：50 萬元。
• 機台維護：80 萬元。

軟件資源

• AI 軟件：首年 50 萬元。
• 系統整合：240 萬元。

總預算：853 萬元

四、效果評估

人員作業效率

• 指標：任務完成時間、準確率對比。
• 反饋：員工滿意度調查。

機台自動化效果

• 指標：運行時間占比、故障間隔。
• 影響：產量與質量對比。

系統融合效果

• 數據交互：準確性與及時性。
• 供應鏈：物料及時率、交付周期。

五、風險應對

技術風險

• 兼容性：前期測試與供應商支持。
• AI 準確性：模型優化與備用方案。

人員風險

• 抵制情緒：宣傳與培訓。
• 人才流失：提升待遇與儲備。

成本風險

• 超支：嚴控預算與應急資金。
• 回報不足：效益分析與策略調整。

數據風險

• 安全性：加密與審計。
• 質量：標準化與監控。